rm(list=ls(all=TRUE))
require(plyr)
library(multiwayvcov)
library(lmtest)

setwd("C:/Users/zelizer/Dropbox/Lobbying/code")


###########################################################################
#####################      Experiment 1 Analysis     ######################
###########################################################################
dat <- read.csv(file = "Experiment 1 Data.csv" , stringsAsFactors = FALSE)
### Table 2
ddply(dat , .(t) , function(x) mean(x$cosp))
### Table 3
summary(model <- lm(cosp ~ t + as.factor(bill) , 
                    data = dat))
vcov_firm <- cluster.vcov(model, dat$Representative)
coeftest(model, vcov_firm)



###########################################################################
#####################     Experiment 2&3 Analysis    ######################
###########################################################################
dat <- read.csv(file = "Experiment 2_3 Data.csv" , stringsAsFactors = FALSE)

### Table 2 
ddply(dat , .(year,t) , function(x) out = data.frame(
  Mean = mean(x$tweet_dv),
  N = nrow(x)))

### Table 3
dat2 <- subset(dat , year == 2016)
summary(lm(tweet_dv ~ t + as.factor(bill) , 
                    data = dat2))
dat3 <- subset(dat , year == 2017)
summary(lm(tweet_dv ~ t + as.factor(bill) , 
           data = dat3))

### Table 4
dat4 <- join(dat , ddply(dat , .(Representative) , nrow)) %>% 
  subset(. , V1==4)

ddply(dat4 , .(Representative , bill) , function(x) out = data.frame(
  V2 = x$t[x$year==2017] + x$t[x$year==2016],
  V3 = x$t[x$year==2017] - x$t[x$year==2016],
  tweet_dv = x$tweet_dv,
  year = x$year
)) %>% mutate(. , V4 = paste0(V2,V3)) %>% 
  ddply(. , .(year , V4) , function(x) out = data.frame(
    Mean = mean(x$tweet_dv),
    N = nrow(x)))

###########################################################################
#####################      Experiment 4 Analysis     ######################
###########################################################################
dat <- read.csv(file = "Experiment 4 Data.csv" , stringsAsFactors = FALSE)

### Table 2 
ddply(dat , .(t) , function(x) out = data.frame(
  Mean = mean(x$tweet_dv),
  N = nrow(x)))

### Table 3
summary(lm(tweet_dv ~ t , 
           data = dat))
